核心技术突破 - 公司提出基于矩阵乘积态(MPS)的新方法 实现具有镜像对称概率分布的高精度量子态制备 计算效率提升两个数量级[1] - 该技术采用浅层量子电路设计 主要由近邻量子比特门组成 在量子比特数量上具有线性可扩展性 显著提升在当前含噪量子设备上的可行性[2] - 通过利用镜像对称性优化概率分布加载 降低系统纠缠 使量子态制备在浅层量子电路中更高效 特别适合当前NISQ计算机[4] 性能优势 - 与传统方法相比 新方法将MPS近似精度提高两个数量级 在相同计算资源下可更精确加载概率分布[5] - 在相同硬件条件下 相比现有基于MPS的量子态制备技术 精度提升两个数量级 同时显著减少计算时间[8] - 浅层电路设计减少全局门操作 降低噪声积累 提升计算稳定性 错误随电路深度增加的问题得到缓解[6][7] 应用潜力 - 该方法特别适合压缩和存储高维概率分布 是量子金融和量子机器学习等领域的理想工具[10] - MPS方法通过低秩分解表示高维概率分布 可控制计算复杂度 在不同量子比特规模下保持高计算精度[9][10] - 为当前NISQ设备提供更可行的量子态制备方案 为未来大规模量子计算应用奠定基础[12] 技术原理 - MPS通过低秩分解降低计算复杂度 镜像对称性可减少冗余参数 优化存储结构[5][9] - 在张量网络中 近似精度主要取决于键维度 对量子比特数量的依赖最小 这为大规模应用奠定基础[2] - 量子算法如量子蒙特卡洛方法 量子金融建模和量子机器学习都依赖高效的概率分布加载 新方法解决了传统方法的高纠缠问题[3] 未来方向 - 需平衡计算精度与资源需求 不同量子硬件架构可能影响MPS方法的实现 需进一步优化适配性[11] - 未来研究将聚焦优化MPS计算复杂度 提升跨量子硬件平台的适应性 探索更多潜在应用领域[13] - 随着量子计算硬件进步 该方法有望在真实量子设备上展现更强计算能力 推动量子计算进入实用新阶段[13] 公司背景 - 公司是全球领先的全息技术服务提供商 业务涵盖高精度全息LiDAR解决方案 全息数字孪生技术等[15] - 已建立专有全息数字孪生技术资源库 通过3D全息形式捕捉形状和物体 结合数字内容和空间数据科学[15]

技术研发 - 公司正在研究CV-QNN（连续变量量子神经网络）技术，旨在构建嵌入CV架构的变分量子电路，实现经典神经网络的量子化并设计各种专用量子模型，如卷积量子网络、递归量子网络和残差量子网络 [1] - CV-QNN的核心在于通过分层连续参数化量子门和非线性激活函数实现神经网络中的仿射变换和非线性映射，CV架构利用电磁场振幅和相位等连续自由度编码信息，与离散量子比特的DV架构相比更接近经典信息处理方法 [2] - 仿射变换通过高斯门实现，包括压缩门、位移门和旋转门，可精确控制量子态振幅和相位以模拟经典神经网络中的线性运算 [3] - 非线性激活函数通过非高斯门实现，如偏振光学非线性操作或非高斯光学晶体，增强模型表达能力 [4] - CV-QNN采用分层结构设计，每层由多个连续参数化量子门组成，理论上具有通用性可近似任何连续函数 [5] 技术优势 - CV-QNN利用量子叠加和纠缠特性，在处理大规模数据时具备指数级加速潜力，且CV架构信息编码方式使其与经典计算系统无缝对接 [6] - 该技术充分发挥连续变量量子计算的能效优势，通过高斯和非高斯门以较低资源成本实现复杂量子操作，在当前量子计算机硬件未成熟阶段提供实用解决方案 [6] 应用场景 - CV-QNN可应用于量子卷积网络提升图像分类、目标检测和语义分割效率，通过量子递归网络增强文本生成、情感分析和机器翻译性能 [7] - 在量子化学、材料科学和复杂系统模拟中提供更快解决方案，通过量子神经网络实现更精准的市场预测和风险评估 [7] - 该技术将经典神经网络结构与功能嵌入量子计算框架，显著提升模型计算效率并拓展跨领域应用边界，如图像处理、自然语言处理和科学计算 [8] 行业前景 - 量子技术正逐步改变世界，CV-QNN不仅是新型计算工具，更有潜力重新定义人工智能能力边界，成为下一代智能系统的核心驱动力 [11] - 在科学研究和工业领域，CV-QNN技术潜力将呈指数级放大，为揭示自然奥秘和解决复杂实际问题带来前所未有的机遇 [11] 公司背景 - 公司致力于为全球客户提供领先的全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计、突破性全息成像解决方案等 [13] - 公司开发了全息数字孪生技术服务并建立专有资源库，通过全息数字孪生软件、数字内容、空间数据科学等技术以3D全息形式捕捉物体形状 [13]

文章核心观点 公司提出基于量子傅里叶变换的高效高维量子密钥分发协议，在技术层面取得多项突破，有望引领量子密钥分发技术进入新阶段 [1][5] 量子密钥分发协议介绍 - 协议核心固有编码框架利用量子傅里叶变换和量子受控非门实现秘密信息巧妙隐藏，秘密信息藏于高维纠缠态相对相位中 [1][2] - 解码时通过逆操作和使用两个相互无偏基进行单粒子测量，可有效恢复秘密信息 [2] - 采用高维量子态密钥打破信息效率限制，相比传统二进制量子态，信息承载能力更丰富，突破了每粒子1比特的信息效率限制 [3] - 在安全性和容量方面表现优越，基于量子力学基本原理，消除信息被窃听或篡改的可能性，高维量子态密钥能承载更多信息，满足大数据时代需求 [4] 公司业务介绍 - 致力于为全球客户提供领先的全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计等 [7] - 提供全息数字孪生技术服务，建有专有全息数字孪生技术资源库，利用多种技术以3D全息形式捕捉形状和物体 [7]

文章核心观点 公司宣布新比特币区块链混合共识算法，该算法可提升网络安全可靠、可扩展性和灵活性，满足业务需求，同时公司有资金储备和投资计划，致力于为股东创造价值 [1][4][5] 分组1：新算法介绍 - 公司宣布新比特币区块链混合共识算法，结合原单一共识算法优势，在确保安全和一致性基础上提升系统性能和可扩展性 [1] - 采用基于可验证随机函数协议的权益证明机制选举委员会领导和成员，确保共识过程公平随机，避免权力集中和恶意行为 [2] - 运用密码学保护用户交易数据，在区块生成和验证过程中对数据加密签名，保证数据完整性和保密性 [2] 分组2：新算法优势 - 结合多种共识算法优势，提升网络安全可靠性，有效抵御恶意节点攻击，确保交易准确完整 [3] - 随机选择共识节点，防止攻击者预测，降低网络攻击风险，多签名机制为交易安全提供额外保障 [3] - 可扩展性强，能根据实际需求和资源条件智能选择合适共识算法，满足不同规模和复杂度应用场景 [3] - 支持业务需求多样性，通过算法多样组合为客户提供针对性区块链解决方案 [3] 分组3：公司财务情况 - 公司目前持有约3.03亿美元现金储备，最多2亿美元资金将用于投资比特币等有市场影响力和增长潜力的数字货币及相关证券衍生品 [5] - 公司累计投资回报达813万美元，将坚持审慎管理原则，提升盈利能力和市场竞争力，为股东创造更多回报 [5] 分组4：公司业务范围 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计等 [6] - 为客户提供全息数字孪生技术服务，建立了专有全息数字孪生技术资源库，利用多种技术以3D全息形式捕捉形状和物体 [6]

文章核心观点 公司购买比特币及相关证券衍生品，将现金储备用于衍生品和前沿技术开发，在加密货币领域进一步探索实践，其投资决策和战略规划或为行业提供借鉴 [1][5] 公司投资情况 - 公司购买了高达2亿美元的比特币及加密货币相关证券衍生品 [1] - 公司计划将3.03亿美元现金储备用于衍生品和前沿领域技术开发 [1] - 购买的比特币及衍生品将纳入资本储备战略，增强财务稳定性和长期增长潜力 [2] - 分配的2亿美元主要用于投资有市场影响力和增长潜力的比特币等加密货币及相关证券衍生品 [3] 公司财务状况 - 截至2月28日，公司累计股息达813万美元 [1][3] - 公司目前持有约3.03亿美元现金储备 [3] 公司技术突破 - 公司在量子系统研究和大规模DeepSeek集成方面取得重大突破，为加密货币投资和业务扩张提供支持 [4] 公司业务服务 - 公司为全球客户提供领先的全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案等 [6] - 公司提供全息数字孪生技术服务，并建立了专有资源库 [6] 行业发展情况 - 随着加密货币市场持续增长，越来越多企业进入该领域 [5]

公司技术突破 - 公司深入研究缩放定律并取得独特发现，为7B和67B两种常用开源配置的大模型缩放提供关键支持 [1] - 公司发现全新平衡机制，可根据模型具体需求和计算资源限制动态调整参数与数据量比例，避免传统方法的性能瓶颈，实现不同规模的高效缩放 [2][3] - 公司确定一系列可优化大语言模型缩放的关键因素，打破传统理解局限，为不同规模的高效模型缩放提供新方向 [3] 公司项目进展 - Deepseek LLM项目以缩放定律为指导，专注开源语言模型长期发展，通过技术创新和社区协作构建有影响力的开源语言模型生态系统，注重模型性能、可解释性、安全性和可持续发展 [4] - 公司为支持Deepseek LLM预训练阶段开发大规模数据集，覆盖多领域和语言，经精心挑选和预处理，可增强模型泛化能力和性能 [5] - 公司对Deepseek LLM Base模型进行优化改进，采用监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）两种关键技术，使模型在各项基准测试中表现出色 [6] 公司影响与业务 - 公司在大语言模型缩放技术上的突破及Deepseek LLM项目的推出可促进开源社区繁荣发展，为各行业带来新机遇和变革，如在智能客服、智能写作和智能翻译等领域提升工作效率和服务质量 [7] - 公司致力于为全球客户提供领先的全息技术服务，包括高精度全息激光雷达（LiDAR）解决方案、独家全息LiDAR点云算法架构设计等，还提供全息数字孪生技术服务并建立专有资源库 [9]

文章核心观点 公司投资开发量子区块链技术，核心算法为基于比特币区块链的量子非对称共识链算法，计划投入不超2亿美元用于相关领域，该技术有诸多优势且意义重大，未来将持续优化并拓展应用场景 [1][10] 技术研发与投资 - 公司投资开发量子区块链技术，核心是基于比特币区块链的量子非对称共识链算法 [1][2][10] - 公司计划投入不超2亿美元用于比特币相关前沿技术领域的衍生品和技术开发，并将成果纳入资金使用策略 [1][10] 技术优势 算法集成优势 - 量子非对称共识链算法实现量子技术与区块链有机集成，利用量子签名技术增强传统加密算法安全性，抵御量子计算对传统区块链技术的威胁，提升系统安全性和去中心化程度 [3] 权益共识优势 - 公司技术在权益共识方面与传统不同，无需节点挖矿，消除算力竞争，增加系统去中心化程度，让持权益参与者参与共识过程 [4] - 在权益证明机制中，挖矿非必要条件，持权益用户通过权益证明参与共识过程并生成新块，保证系统公平性 [5] - 系统采用公平投票机制，基于委托权益证明共识算法，用户通过委托权益生成块，按持权益投票，使共识过程更公平 [6] 网络架构优势 - 系统采用分布式账本和点对点网络，节点可独立验证和存储交易信息，不依赖中心化服务器，确保系统安全可靠 [7] - 无挖矿过程，奖励机制更公平，用户按持权益获得生成新块权利并获相应奖励 [7] 技术意义与前景 技术意义 - 技术融合比特币区块链结构与量子技术安全，为量子计算时代创建稳定数字交易平台，填补传统区块链系统在量子计算威胁下的空白，为数字社会提供高效基础设施 [8] 发展规划 - 公司将继续优化生态系统，拓展应用场景，为用户、企业和社会创建安全、透明、去中心化的数字交易环境，推动数字社会可持续发展 [9] 未来展望 - 公司将吸收新量子技术成果，改进量子非对称共识链算法，提升系统性能和安全性，适应量子计算环境并抵御潜在风险 [11] - 量子区块链技术有望超越数字货币领域，与金融、供应链、医疗等行业深度融合，为行业数字化转型提供基础设施，开启数字经济新时代 [11] 公司业务 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计、突破性全息成像解决方案等，还提供全息数字孪生技术服务并建立资源库 [12]

文章核心观点 公司宣布通过DeepSeek开源模型对堆叠稀疏自编码器进行深度优化，为异常检测技术注入新活力并提供高效解决方案 [1] 数据预处理 - 公司在数据预处理阶段收集的行为数据含多特征，为消除特征间维度影响、提高模型训练有效性，采用归一化处理方法 [2] - 归一化将数据缩放到特定范围，避免某些特征因值范围大主导模型训练，在检测项目中提高了训练效率，为后续特征提取奠定基础，使处理后的数据更符合深度学习模型输入要求 [3] 模型输入与优化 - 数据预处理完成后，将处理后的数据输入堆叠稀疏自编码器模型，该模型由多个自编码器层组成，每层负责提取不同层次特征，公司利用DeepSeek模型动态调整稀疏约束强度和方式，使自编码器每层学习的特征稀疏且具代表性 [4] - 公司利用DeepSeek模型对堆叠稀疏自编码器进行创新优化，采用贪婪逐层训练方法，先训练自编码器下层学习输入数据基本特征，再将下层输出作为上层输入继续训练，逐层提取更深特征，增强模型表达能力，且每层受稀疏约束 [5] 模型训练策略 - 公司用DeepSeek模型训练的堆叠稀疏自编码器在输入数据中添加噪声，采用去噪训练方法，使模型学习更鲁棒的特征表示，提高模型在真实场景中面对噪声数据时的异常检测准确性和鲁棒性 [6] - 公司在训练过程中应用Dropout正则化技术，随机丢弃部分神经元，避免模型过拟合，使模型学习更通用和鲁棒的特征表示 [7] DeepSeek模型优势 - DeepSeek模型采用分布式计算框架，将训练任务分配到多个计算节点并行执行，缩短训练时间、提高训练效率，采用预训练+微调策略可加速模型收敛、提高性能，为优化堆叠稀疏自编码器提供全面支持 [8][9] 公司业务范围 - 公司致力于为全球客户提供领先的全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计、突破性全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计、全息车辆智能视觉技术，为客户提供可靠的全息高级驾驶辅助系统，还提供全息数字孪生技术服务并建立了专有资源库 [10]

文章核心观点 公司引入DeepSeek模型在数字模拟量子计算领域取得重大突破，解决传统数字模拟方法瓶颈，为量子算法设计优化提供新工具思路，加速量子计算从实验室走向工业应用，对科研和产业应用影响深远 [1][10][11] 分组1：量子计算现状与挑战 - 量子计算利用量子比特特性实现特定问题计算加速，但硬件实现面临技术挑战，数字模拟量子计算成研究开发量子算法重要工具 [2] - 数字模拟量子计算用经典计算机模拟量子系统，随系统规模增大，模拟所需计算资源呈指数增长，模拟大规模量子系统困难 [3] - 量子系统状态由波函数描述，含n个量子比特的系统波函数规模为2^n，直接模拟大规模量子系统极难 [4] 分组2：公司技术突破 - 公司通过DeepSeek模型优化数字模拟量子计算算法，自动学习张量网络结构和参数，处理大规模量子系统时将计算资源消耗降低超50% [5][8] - 公司利用DeepSeek模型深度学习技术提高数字模拟量子计算准确性，优化算法使模拟精度提升超30%，处理复杂量子系统表现出色 [9] - 公司用DeepSeek模型和深度学习技术优化张量网络构建和更新过程，利用神经网络自动学习结构和参数，降低计算资源消耗并确保模拟精度 [5] - 公司开发“量子张量网络神经网络”（QTNNN）新型神经网络架构，由多层含多个量子张量节点组成，节点按特定方式互连形成复杂网络结构 [6] - DeepSeek模型训练分预训练和微调两阶段，预训练用大量量子系统数据学习张量网络基本结构和参数，微调针对特定量子系统优化，提高模拟准确性和效率 [7] 分组3：技术突破意义 - 公司引入DeepSeek模型的突破标志量子计算研究与深度学习技术深度融合，为量子算法设计优化提供新工具思路，加速量子化学等领域研究 [10][11] - 从技术实现看，公司利用DeepSeek模型和QTNNN架构将深度学习与量子系统模拟成功结合，降低计算资源消耗、提高模拟准确性，加速量子计算技术实际应用 [12] - 公司技术突破在量子计算领域意义重大，对科研和产业应用影响深远，为科研提供强大工具，为产业带来新机遇，促进全球科技合作创新 [13] 分组4：公司业务介绍 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计等，还提供全息数字孪生技术服务并建立资源库 [14]

文章核心观点 公司计划调用最多2亿美元购买比特币或其他数字货币及其相关证券衍生品并纳入资本储备策略，这有助于增强公司在数字货币领域实践能力，促进前沿技术与数字货币应用融合，提升整体资产质量和风险承受能力，为未来业务拓展、转型和升级创造机会 [1][7] 公司计划 - 公司计划调用最多2亿美元用于购买比特币或其他有市场影响力和增长潜力的数字货币及其相关证券衍生品，并将这些资产纳入资本储备策略 [1][2] 公司现状 - 公司目前现金储备约2.57亿美元 [2] 计划目的 - 购买比特币或数字货币衍生品是公司在数字货币领域探索实践的重要举措，可让公司深入了解数字货币市场运行机制、价格波动和投资策略，为未来业务拓展和资本运作积累经验 [3] - 投资计划与公司推广全息AI和量子计算等数字货币综合应用的愿景紧密相连，有助于把握数字货币市场发展机遇，促进前沿技术与数字货币深度融合，增强公司在该领域核心竞争力 [4][5] 未来展望 - 公司将密切关注数字货币市场波动和发展趋势，积极研究更多潜在数字货币资产及其衍生品，加强与合作伙伴沟通协作，共同推动数字货币市场健康、稳定和可持续发展 [6] 公司业务 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计、突破性全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计和全息车辆智能视觉技术等，还提供全息数字孪生技术服务并建立了专有资源库 [9]